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标题: 【Django技能深潜】揭秘Django定时任务利器：django_apscheduler全面解析与 [打印本页]

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作者: 惊雷无声    时间: 2024-6-1 22:05
标题: 【Django技能深潜】揭秘Django定时任务利器：django_apscheduler全面解析与
在现代Web开辟中，定时任务是不可或缺的一部门，无论是定期数据分析、定时发送邮件、照旧系统维护脚本，都需要精准的定时调度。Django作为Python天下中强大的Web框架，其对定时任务的支持自然也是开辟者关注的重点。本文将深入探讨Django定时任务解决方案，特别是聚焦于django_apscheduler这一强大扩展库，带您领略其背后的运行原理与实战应用，助您在Django项目中高效驾驭定时任务。
一、Django定时任务组件概览

在Django天下中，实现定时任务重要有以下几种方式：

• 使用while True循环：研发直接简单，不依赖任何其他Python库，但包罗调度时间、调度频率、任务管理等在内均无法实现。代码样例如下：
  

1. import time
3. # 定时任务1
4. def task1():
5.     print("hello,world")
7. # 定时任务2
8. def task2():
9.     print("hello,world")
11. if __name__ == '__main__':
12.     while True:
13.         task1()
14.         task1()
15.         time.sleep(7) # 调度频率：每7秒调度一次

复制代码

• 使用cron jobs：传统方式，通过操作系统级别的cron服务安排定时任务，但与Django应用解耦，配置和管理相对独立。
  
• 基于Django的自界说管理命令：借助Django自界说管理命令本事，通过编写命令行脚本，再借助cron或任务调度系统执行，机动性高但集成度较低。
  
• 集成第三方库（推荐）：使用Django三方库，如django_cron、django_schedule，以及我们今天的主角django_apscheduler，这些库提供更精密的Django集成和更丰富的功能。
  

二、为何选择django_apscheduler库

相较于其他几种方案，django_apscheduler凭借其与Django的集成度、强大的功能、机动的配置等特点脱颖而出：

• 无缝集成：作为APScheduler的Django适配器，它直接在Django应用中提供高级定时任务功能，无需额外配置cron作业。
  
• 高级调度：支持复杂调度逻辑，如周期性任务、一次性任务、cron风格表达式等，满足多样化需求。
  
• 数据库支持：默认使用Django的数据库作为作业存储，易于管理任务状态和历史记录，尤其得当分布式部署。同时，定时任务的界说、执行状态等都会被持久化到数据库中，应用重启后的状态**可恢复。
  
• 机动的执行器：可选ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor，控制并发执行，适应不同任务类型。
  

三、django_apscheduler运行原理探秘

django_apscheduler的核心在于将APScheduler与Django框架精密联合。其背后的工作机制重要包罗：

• 初始化与调度：应用启动后初始化BackgroundScheduler实例，加载并调度全部配置好的定时任务。
  
• 作业存储：使用Django的ORM框架，将任务信息存储在Django应用数据库中，实现任务的持久化和分布式跨进程共享。
  
• 执行器与任务执行：当到达任务触发时间，执行器（线程池或进程池）会根据配置执行任务。任务执行效果和状态会被记录，便于追踪和审计。
  

四、实战演练：用django_apscheduler构建定时任务

接下来，让我们通过一个简单示例，感受django_apscheduler的实战魅力：

• 安装库：首先，通过pip安装django-apscheduler：
  

1. pip install django-apscheduler

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• 配置定时任务：其次，在settings.py中注册django_apscheduler应用：
  

1. INSTALLED_APPS = [
2.     'django.contrib.admin',
3.     'django.contrib.auth',
4.     'django.contrib.contenttypes',
5.     'django.contrib.sessions',
6.     'django.contrib.messages',
7.     'django.contrib.staticfiles',
8.     # ....其他APP....
9.     'django_apscheduler',
10.     # ....其他APP....
11. ]
13. # 时间格式化
14. APSCHEDULER_DATETIME_FORMAT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'
16. # 任务超时时间（单位：秒）
17. APSCHEDULER_RUN_NOW_TIMEOUT = 600

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• 创建定时任务数据表：执行Django数据迁移管理命令，创建数据表：
  

1. python manage.py migrate

复制代码

数据表的界说如下：

1. -- SELECT sql FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='django_apscheduler_djangojob';
2. CREATE TABLE "django_apscheduler_djangojob"
3. (
4.     "id"            varchar(255) NOT NULL PRIMARY KEY,
5.     "next_run_time" datetime NULL,
6.     "job_state"     BLOB         NOT NULL
7. );
9. -- SELECT sql FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='django_apscheduler_djangojobexecution';
10. CREATE TABLE "django_apscheduler_djangojobexecution"
11. (
12.     "id"        integer      NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
13.     "status"    varchar(50)  NOT NULL,
14.     "run_time"  datetime     NOT NULL,
15.     "duration"  decimal NULL,
16.     "finished"  decimal NULL,
17.     "exception" varchar(1000) NULL,
18.     "traceback" text NULL,
19.     "job_id"    varchar(255) NOT NULL REFERENCES "django_apscheduler_djangojob" ("id") DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED,
20.     CONSTRAINT "unique_job_executions" UNIQUE ("job_id", "run_time")
21. );

复制代码

• 编写任务逻辑：在任逐一个Django应用中（比如：该App为task），创建任务模块task_list.py：
  

1. # ./task/task_list.py
3. from datetime import datetime
5. def print_task():
6.     print('Scheduler测试任务执行：{}'.format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')))

复制代码

• 注册任务：通过Django自界说管理命令，设置调度规则，启动django_apscheduler调度器：
  

在taskApp中，创建如下效果目次，配置Django自界说管理命令：

1. $ tree management/
2. management/
3. ├── __init__.py
4. └── commands
5.     ├── __init__.py
6.     └── start_tasks.py

复制代码

• 目次中的2个__init__.py文件是标记文件，内容为空，仅代表目的是一个模块
  
• 文件./task/management/commands/start_tasks.py代表自界说命令，Django默认会扫描每个App的/management/commands目次，该目次下的全部文件名均可作为命令，如start_tasks.py的管理命令为：python manage.py start_tasks
  

1. # ./task/management/commands/start_tasks.py
2. from datetime import datetime
4. from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor
5. from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
6. from apscheduler.triggers.interval import IntervalTrigger
7. from django.conf import settings
8. from django.core.management.base import BaseCommand
9. from django_apscheduler import util
10. from django_apscheduler.jobstores import DjangoJobStore
11. from django_apscheduler.models import DjangoJobExecution
13. from ...task_list import print_task
15. #
16. # Django manage.py命令：存储定时任务信息
17. #
18. class Command(BaseCommand):
19.     help = '启动定时任务.'
21.     def handle(self, *args, **options):
22.         # 调度器
23.         scheduler = BlockingScheduler(timezone=settings.TIME_ZONE) # 研发阶段使用
24.         # scheduler = BackgroundScheduler(timezone=settings.TIME_ZONE) # 生产阶段使用
26.         # 任务存储
27.         scheduler.add_jobstore(DjangoJobStore(), 'SQLiteJobStore')
29.         # 配置线程池执行器，限制最大并发数为1，防止并发
30.         executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
31.         scheduler.executor = executor
33.         # 注册定义任务
34.         id_print_task =  'print_task__job'
35.         print('开始-增加任务({})'.format(id_print_task))
36.         scheduler.add_job(
37.             print_task,
38.             id=id_print_task,
39.             name=id_print_task,
40.             max_instances=1,
41.             replace_existing=True,
42.             trigger=IntervalTrigger(seconds=15, start_date=datetime.now(), ), # 从当前时间开始，每15秒钟调度一次
43.         )
44.         print('完成-增加任务({})'.format(id_print_task))
46.         # 启动定时任务
47.         try:
48.             scheduler.start()
49.         except KeyboardInterrupt:
50.             scheduler.shutdown()

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至此，任务配置完成：每15秒钟调度一次我们自界说任务。

• 启动任务：使用Django管理命令，启动定时任务
  

1. python manage.py start_tasks

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由于我们用的调度器是BlockingScheduler，启动之后命令行不退出，在DEV研发阶段，建议采用这个调度器；生成环境，建议采用BackgroundScheduler调度器，通过配景守护进程执行定时任务。
五、总结

django_apscheduler以其高度集成、机动配置和强大的功能，成为Django项目中定时任务解决方案的优选。它不仅简化了定时任务的实现，还提升了任务管理的便捷性和系统的稳定性。无论你是初次接触定时任务的新手，照旧寻求高效解决方案的老手，django_apscheduler都是值得深入了解和掌握的工具。希望本文能为你在Django定时任务的探索之路上点亮一盏明灯。

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